[BizHanKook] NVIDIAが韓国で拡大させている事業は、グラフィックス処理ユニット（GPU）の供給にとどまらない。ロボットを仮想空間で学習させ、実際の工場に投入する前に検証するプロセスに自社ソフトウェアを適用する一方、韓国産のニューラルネットワーク処理装置（NPU）を自社サーバーラックに組み込む取り組みも進めている。9～10日にソウル江南区のCOEXで開催された「NVIDIA AIデイズ・ソウル2026」では、韓国企業による具体的な技術適用事例が公開された。
洗濯機の天板を掛けるヒューマノイド、レシピを探すサンディングロボット
ロボットが実際の製造現場で作業を行うには、多様な作業データを確保し、それを学習させた後、実環境に投入する前に動作と性能を検証するプロセスが必要だ。NVIDIAはこの開発プロセスに自社のシミュレーションと学習ソリューションを組み合わせる形で、協力の幅を広げている。
LG電子はロボティクス事業センター傘下のLGデータファクトリーを中心に、フィジカルAI学習に必要なデータの収集・生成・拡張からモデル学習、実際の製造現場への投入と検証・配布までをつなぐ体系を構築している。データ確保から現場適用まで全プロセスを統合する、いわゆる「データ・フライホイール」だ。
LG電子ロボティクスインテリジェンスチームのパク・ジョンソプ氏は協力事例を紹介し、「データの収集・生成から増幅まで、データを精製しモデルを学習させた後、実際の製造現場に投入して検証し配布する全体のフライホイールを回している」とし、「この過程でNVIDIAの様々なソリューションを活用し、加速させている」と語った。
最近、LG電子は良才データファクトリーで学習させたヒューマノイドを洗濯機生産ラインに投入し、作業を実証した。約4kgの洗濯機の天板（トッププレート）をハンガーに掛ける反復作業だ。パク・チーム長は「この作業を人間が繰り返すと、筋骨格系疾患や疲労の増大といった課題があるため、これをロボットで代替するためにヒューマノイドを投入した」と説明した。
斗山（ドゥサン）ロボティクスは、ロボットが製造工程に投入される前に作業条件を自ら見つけ出す技術を開発している。対象は金属表面などを整えるサンディング（研磨）工程だ。サンディングの品質は、ロボットが移動する経路や紙やすりの粗さ、接触圧、速度、反復回数などを組み合わせた作業条件「レシピ」によって変わる。現在は作業者が部品ごとにレシピを設定し、研磨結果を確認した後に条件を再調整する方式が一般的だ。
斗山ロボティクス・フィジカルAIプラットフォームチームのソン・ギョンチャン氏は「現在稼働しているロボットサンディングセルのほとんどは、作業者が部品ごとにレシピを手動で設定し、研磨した後に結果を見て修正する反復構造だ」とし、「部品ごとに数時間から数日、現場によっては1週間以上もかかるという問題がある」と述べた。斗山ロボティクスが構想しているのは、AIエージェントが部品別の最適レシピを導き出し、実際の作業に先立ってシミュレーションで検証する方式だ。ソン氏は「従来は100回ほど試行しなければ完成度が上がらなかったが、シミュレーションでその回数を減らし、コスト効率の高いソリューションを作るのが目標」とし、「実行前の検証段階におけるシミュレーションは必須だ」と強調した。
半導体分野でも同様の流れが見られる。サムスン電子は「NVIDIA PhysX NeMo」を活用し、チップ単位の熱・機械分析を高度化している。AIが予測した材料物性と計算グリッド、GPU加速を組み合わせた事例では、32コアCPUで約18時間かかっていた計算を41秒に短縮した。特定のシミュレーションにおいて約1600倍の速度改善を達成したことになる。
NVIDIAはGPUだけでなく、それを活用するソフトウェアや開発・検証ツールまでも供給し、顧客企業の技術開発プロセスへの関与範囲を広げている。
韓国産NPUまで取り込んだが…変数と課題は
AIインフラ分野では、国内のAI半導体をNVIDIAのプラットフォームに接続する協力が進められた。SKテレコム、NVIDIA、Rebellionの3社は、「NVLinkフュージョン」を基盤としたGPU・NPU統合システム開発のためのMOUを締結した。NVLinkフュージョンは、NVIDIAのAIコンピューティングシステムに外部アクセラレータを適用できるようにする技術だ。
今回の協力の核心は、AIの推論プロセスをGPUとNPUで分担させることにある。入力された質問と文脈を処理する「プリフィル（Pre-fill）」はNVIDIAのGPUが、回答を順次生成する「デコード（Decode）」はRebellionのNPU「Rebel R200」が担当する。SKTはサーバーラックの設計規格であるMGXを適用した統合システムを自社のAIデータセンターで検証し、商用化の可能性を探る計画だ。韓国産のNPUがNVIDIAのプラットフォーム内で役割を果たす構造だ。
国内のAIモデル企業やスタートアップとの協力も拡大している。NVIDIAは政府の「みんなのAI」事業に選定された3つのコンソーシアムと、国内の主要ファウンデーションモデル開発企業4社を対象に、推論最適化ソフトウェア「ダイナモ」の活用を支援することにした。国内AIスタートアップの中では、半導体インターコネクト企業「ポイント・トゥ・テクノロジー」への投資を発表し、モーティフ・テクノロジーズ、リアルワールド、アップステージへの追加投資計画も公開した。AIインフラから半導体、モデル、実際の産業用アプリケーションまで、協力対象を広げている様子だ。
ただし、フィジカルAIが製造現場全体に普及するまでには解決すべき課題もある。仮想空間で学習したロボットが、実際の現場の摩擦や接触、部品ごとの偏差など、様々な条件下でも安定的に作業できなければならない。シミュレーション結果と実際の作業との誤差を減らすことが重要だ。タラ副社長も現場で「フィジカルAI分野では、依然として精度や信頼性、安全性などの問題が解決されていない」とし、フィジカルAIの大規模商用化に向けては、こうした要素と経済性の確保が必要だと強調した。
ジェンスン・ファンCEOを巡る論争も変数として浮上した。フィナンシャル・タイムズは6日（現地時間）、米情報当局がシンガポールのデータセンター企業メガスピードの元役員アリス・ファン氏を、中国情報機関に取り込まれた人物として疑っており、彼女がファンCEOと私的な関係にあったと報じた。ファンCEOは8日に従業員に送った電子メールで、妻に対して不誠実な行動をとったことを認め謝罪した。NVIDIAの取締役会は外部の法律アドバイザーの助言を受け独立調査を開始したとし、現時点では国家安全保障や会社の機密が侵害された証拠はないと発表した。
国内企業とフィジカルAI協力の議論を進めてきた長女のマディソン・ファンNVIDIAシニアディレクターの訪韓も、家庭の事情で取りやめとなった。当初、科学技術情報通信部長官との面談や国内企業訪問などが予定されていたが、関連日程は白紙となった。
米下院の外交・中国・情報委員会の3委員長はファンCEOに対し、18日に非公開のブリーフィングを行うよう要請した。下院民主党指導部も、中国のAI半導体アクセスを制限する内容を含む国防権限法案の可決を促している。米国の対中半導体輸出規制が強化されれば、NVIDIAの製品供給戦略だけでなく、関連するHBMを供給するサムスン電子やSKハイニックスにも間接的な影響が及ぶ可能性がある。タラ副社長はこの日、「今後10年間、フィジカルAIの発展過程において韓国は非常に重要な役割を果たすことになるだろう」と述べた。